Использование актиграфии для оценки характеристик сна
https://doi.org/10.29413/ABS.2024-9.6.10
Аннотация
Научные исследования указывают на важность суточных ритмов для здоровья; их нарушение связано с различными заболеваниями. Это привело к развитию циркадной медицины, акцентирующей внимание на использовании знаний о физиологических ритмах для оптимизации методов лечения и диагностики. В данной работе освещается роль актиграфии, неинвазивного метода оценки циклов активности и отдыха, в изучении и диагностике сна. Актиграфы, носимые устройства в форме часов, используют датчики движения для мониторинга активности, обеспечивая важные данные о качестве сна. Особое внимание уделено методологии получения актиграфических данных и анализу параметров сна, что включает оценку общего времени сна, эффективности сна и частоты пробуждений. Важность точной методологии и валидированных алгоритмов для анализа данных актиграфии подчёркивается через обзор различных алгоритмов оценки сна и их применение в клинических и исследовательских условиях. Дополнительно статья исследует возможности использования искусственного интеллекта, включая машинное и глубокое обучение, для улучшения анализа данных о сне. В заключении отмечается, что несмотря на надёжность актиграфии как метода определения фаз сна, необходимы дополнительные исследования для её валидации в клиническом применении. Это подчёркивает потенциал актиграфии как важного инструмента в циркадной медицине и изучении сна, требующего дальнейшего развития и интеграции с новыми технологическими достижениями.
Об авторах
Г. А. ТрусовРоссия
Трусов Георгий Александрович – аналитик 1-й категории,
119121, г. Москва, ул. Погодинская, 10, стр. 1
А. В. Коробейникова
Россия
Коробейникова Анна Васильевна – аналитик,
119121, г. Москва, ул. Погодинская, 10, стр. 1
Л. В. Гетманцева
Россия
Гетманцева Любовь Владимировна – доктор биологических наук, ведущий аналитик,
119121, г. Москва, ул. Погодинская, 10, стр. 1
С. Ю. Бакоев
Россия
Бакоев Сирождин Юсуфович – кандидат биологических наук, аналитик 1-й категории,
119121, г. Москва, ул. Погодинская, 10, стр. 1
А. Н. Ломов
Россия
Ломов Алексей Николаевич – начальник отдела,
119121, г. Москва, ул. Погодинская, 10, стр. 1
А. А. Кескинов
Россия
Кескинов Антон Артурович – кандидат медицинских наук, кандидат экономических наук, заместитель генерального директора,
119121, г. Москва, ул. Погодинская, 10, стр. 1
В. С. Юдин
Россия
Юдин Владимир Сергеевич – кандидат биологических наук, директор,
119121, г. Москва, ул. Погодинская, 10, стр. 1
Список литературы
1. Patterson MR, Nunes AAS, Gerstel D, Pilkar R, Guthrie T, Neishabouri A, et al. 40 years of actigraphy in sleep medicine and current state of the art algorithms. NPJ Digit Med. 2023; 6(1): 51. doi: 10.1038/s41746-023-00802-1
2. Patke A, Young MW, Axelrod S. Molecular mechanisms and physiological importance of circadian rhythms. Nat Rev Mol Cell Biol. 2020; 21(2): 67-84. doi: 10.1038/s41580-019-0179-2
3. Gamble KL, Silver R. Circadian rhythmicity and the community of clockworkers. Eur J Neurosci. 2020; 51(12): 2314-2328. doi: 10.1111/ejn.14626
4. Logan RW, McClung CA. Rhythms of life: Circadian disruption and brain disorders across the lifespan. Nat Rev Neurosci. 2019; 20, 49-65. doi: 10.1038/s41583-018-0088-y
5. Yu X, Franks NP, Wisden W. Brain clocks, sleep, and mood. Adv Exp Med Biol. 2021; 1344: 71-86. doi: 10.1007/978-3-030- 81147-1_5
6. Lambert I, Peter-Derex L. Spotlight on sleep stage classification based on EEG. Nat Sci Sleep. 2023; 15: 479-490. doi: 10.2147/NSS.S401270
7. Van Laake LW, Lüscher TF, Young ME. The circadian clock in cardiovascular regulation and disease: Lessons from the Nobel Prize in physiology or medicine 2017. Eur Heart J. 2018; 39(24): 2326-2329. doi: 10.1093/eurheartj/ehx775
8. Elder GJ, Lazar AS, Alfonso-Miller P, Taylor JP. Sleep disturbances in Lewy body dementia: A systematic review. Int J Geriatr Psychiatry. 2022; 37(10): 10.1002/gps.5814. doi: 10.1002/gps.5814
9. Medic G, Wille M, Hemels ME. Short- and long-term health consequences of sleep disruption. Nat Sci Sleep. 2017; 9: 151-161. doi: 10.2147/NSS.S134864
10. Ibáñez V, Silva J, Cauli O. A survey on sleep assessment methods. Peer J. 2018; 6: e4849. doi: 10.7717/peerj.4849
11. Patel P, Kim JY, Brooks LJ. Accuracy of a smartphone application in estimating sleep in children. Sleep Breath. 2017; 21(2): 505-511. doi: 10.1007/s11325-016-1425-x
12. Evenson KR, Goto MM, Furberg RD. Systematic review of the validity and reliability of consumer-wearable activity trackers. Int J Behav Nutr Phys Act. 2015; 12: 159. doi: 10.1186/s12966-015-0314-1
13. Rundo JV, Downey R 3rd. Polysomnography. Handb Clin Neurol. 2019; 160: 381-392. doi: 10.1016/B978-0-444-64032-1.00025-4
14. Bani Younis M, Hayajneh F, Batiha AM. Measurement and nonpharmacologic management of sleep disturbance in the intensive care units: A literature review. Crit Care NursQ. 2019; 42(1): 75-80. doi: 10.1097/CNQ.0000000000000240
15. Dorsch JJ, Martin JL, Malhotra A, Owens RL, Kamdar BB. Sleep in the intensive care unit: Strategies for improvement. Semin Respir Crit Care Med. 2019; 40(5): 614-628. doi: 10.1055/s-0039-1698378
16. Ko PR, Kientz JA, Choe EK, Kay M, Landis CA, Watson NF. Consumer sleep technologies: A review of the landscape. J Clin Sleep Med. 2015; 11(12): 1455-1461. doi: 10.5664/jcsm.5288
17. Baron KG, Duffecy J, Berendsen MA, Cheung Mason I, Lattie EG, Manalo NC. Feeling validated yet? A scoping review of the use of consumer-targeted wearable and mobile technology to measure and improve sleep. Sleep Med Rev. 2018; 40: 151-159. doi: 10.1016/j.smrv.2017.12.002
18. Smith MT, McCrae CS, Cheung J, Martin JL, Harrod CG, Heald JL, et al. Use of actigraphy for the evaluation of sleep disorders and circadian rhythm sleep-wake disorders: An American Academy of Sleep Medicine systematic review, meta-analysis, and GRADE assessment. J Clin Sleep Med. 2018; 14(7): 1209-1230. doi: 10.5664/jcsm.7228
19. Biegański P, Stróż A, Dovgialo M, Duszyk-Bogorodzka A, Durka P. On the Unification of common actigraphic data scoring algorithms. Sensors (Basel). 2021; 21(18): 6313. doi: 10.3390/ s21186313
20. Goldstone A, Baker FC, de Zambotti M. Actigraphy in the digital health revolution: Still asleep? J Sleep Res. 2018, 9: zsy120. doi: 10.1093/sleep/zsy120
21. Comer D. Advances in clinical actigraphy. J Lung Pulm Respir Res. 2015; 2(4): 77-79. doi: 10.15406/jlprr.2015.02.00051
22. Rösler L, van der Lande G, Leerssen J, Cox R, Ramautar JR, van Someren EJW. Actigraphy in studies on insomnia: Worth the effort? J Sleep Res. 2023; 32(1): 13750. doi: 10.1111/jsr.13750
23. Acker JG, Becker-Carus C, Büttner-Teleaga A, Cassel W, Danker-Hopfe H, Dück A, et al. The role of actigraphy in sleep medicine. Somnologie. 2021; 25: 89-98. doi: 10.1007/s11818-021-00306-8
24. Conley S, Knies A, Batten J, Ash G, Miner B, Hwang Y, et al. Agreement between actigraphic and polysomnographic measures of sleep in adults with and without chronic conditions: A systematic review and meta-analysis. Sleep Med Rev. 2019; 46: 151-160. doi: 10.1016/j.smrv.2019.05.001
25. Natale V, Léger D, Martoni M, Bayon V, Erbacci A. The role of actigraphy in the assessment of primary insomnia: A retrospective study. Sleep Med. 2014; 15(1): 111-115. doi: 10.1016/j.sleep.2013.08.792
26. Fawkes DB, Malow BA, Weiss SK, Reynolds AM, Loh A, Adkins KW, et al. Conducting actigraphy research in children with neurodevelopmental disorders – A practical approach. Behav Sleep Med. 2015; 13(3): 181-196. doi: 10.1080/15402002.2013.854245
27. Fekedulegn D, Andrew ME, Shi M, Violanti JM, Knox S, Innes KE. Actigraphy-based assessment of sleep parameters. Ann Work Expo Health. 2020; 64(4): 350-367. doi: 10.1093/annweh/wxaa007
28. Khademi A, Yasser EM, Master L, Buxton OM, Honavar VG. Personalized sleep parameters estimation from actigraphy: A machine learning approach. Nat Sci Sleep. 2019; 11: 387. doi: 10.2147/NSS.S220716
29. Jokar F, Azzopardi G, Palotti J. Towards accurate and efficient sleep period detection using wearable devices. Computer Analysis of Images and Patterns. CAIP 2023. Lecture Notes in Computer Science. 2023. doi: 10.1007/978-3-031-44240-7_5
30. Roberts DM, Schade MM, Master L, Honavar VG, Nahmod NG, Chang AM, et al. Performance of an open machine learning model to classify sleep/wake from actigraphy across ~24- hour intervals without knowledge of rest timing. Sleep Health. 2023; 9(5): 596-610. doi: 10.1016/j.sleh.2023.07.001
31. Webster JB, Kripke DF, Messin S, Mullaney DJ, Wyborney G. An activity-based sleep monitor system for ambulatory use. Sleep. 1982; 5: 389-399. doi: 10.1093/sleep/5.4.389
32. Sadeh A, Sharkey M, Carskadon MA. Activity-based sleepwake identification: An empirical test of methodological issues. Sleep. 1994; 17: 201-207. doi: 10.1093/sleep/17.3.201
33. Cole RJ, Kripke DF, Gruen W, Mullaney DJ, Gillin JC. Automatic sleep/wake identification from wrist activity. Sleep. 1992; 15(5): 461-469. doi: 10.1093/sleep/15.5.461
34. Sazonov E, Sazonova N, Schuckers S, Neuman M. Chime Study Group activity-based sleep-wake identification in infants. Physiol Meas. 2004; 25: 1291-1304. doi: 10.1088/0967-3334/25/5/018
35. Haghayegh S, Khoshnevis S, Smolensky MH, Diller KR, Castriotta RJ. Performance comparison of different interpretative algorithms utilized to derive sleep parameters from wrist actigraphy data. Chronobiol Int. 2019; 36(12): 1752-1760. doi: 10.1080/07420528.2019.1679826
36. Jean-Louis G, Kripke DF, Mason WJ, Elliott JA, Youngstedt SD. Sleep estimation from wrist movement quantified by different actigraphic modalities. JNeurosci Methods. 2001; 105: 185-191. doi: 10.1016/S0165-0270(00)00364-2
37. Kripke DF, Hahn EK, Grizas AP, Wadiak KH, Loving RT, Poceta JS, et al. Wrist actigraphic scoring for sleep laboratory patients: Algorithm development. J Sleep Res. 2010; 19: 612-619. doi: 10.1111/j.1365-2869.2010.00835.x
38. Djanian S, Bruun A, Nielsen TD. Sleep classification using consumer sleep technologies and AI: A review of the current landscape. Sleep Med. 2022; 100: 390-403. doi: 10.1016/j.sleep.2022.09.004
39. van Hees VT, Sabia S, Anderson KN, Denton SJ, Oliver J, Catt M, et al. A novel, open access method to assess sleep duration using a wrist-worn accelerometer. PLoS One. 2015; 10(11): e0142533. doi: 10.1371/journal.pone.0142533
40. Sundararajan K, Georgievska S, Te Lindert BHW, Gehrman PR, Ramautar J, Mazzotti DR, et al. Sleep classification from wrist-worn accelerometer data using random forests. Sci Rep. 2021; 11(1): 24. doi: 10.1038/s41598-020-79217-x
41. Palotti J, Mall R, Aupetit M, Rueschman M, Singh M, Sathyanarayana A, et al. Benchmark on a large cohort for sleep-wake classification with machine learning techniques. NPJ Digit Med. 2019; 2: 50. doi: 10.1038/s41746-019-0126-9
42. Oakley NR. Technical report to Mini Mitter Co., Inc.; Validation with polysomnography of the sleep-watch sleep/wake scoring algorithm used by the actiwatch activity monitoring system. 1997.
43. Patel AK, Reddy V, Shumway KR, Araujo JF. Physiology, sleep stages. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2024. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK526132 [date of access: 01.04.2024].
Рецензия
Для цитирования:
Трусов Г.А., Коробейникова А.В., Гетманцева Л.В., Бакоев С.Ю., Ломов А.Н., Кескинов А.А., Юдин В.С. Использование актиграфии для оценки характеристик сна. Acta Biomedica Scientifica. 2024;9(6):100-110. https://doi.org/10.29413/ABS.2024-9.6.10
For citation:
Trusov G.A., Korobeinikova A.V., Getmantseva L.V., Bakoev S.Yu., Lomov A.N., Keskinov A.A., Yudin V.S. Using actigraphy to assess sleep characteristics. Acta Biomedica Scientifica. 2024;9(6):100-110. (In Russ.) https://doi.org/10.29413/ABS.2024-9.6.10